專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-249-1989-半導體分立器件型號命名方法.pdf
上傳時間： 2013-06-06
上傳用戶：徐孺
國標類相關專輯 313冊 701MGB-T 249-1989 半導體分立器件型號命名方法.pdf
標簽：
上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
GB T 6995.1-2008 電線電纜識別標志方法 第1部分：一般規定
上傳時間： 2017-05-06
上傳用戶：CCXZCCXZCCXZ
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：hongmo
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：dreamboy36
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2016-06-28
上傳用戶：change0329
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2014-09-03
上傳用戶：jjj0202
learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標簽： learningMatlab 172 199 173
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：lanwei
_Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Circuits_-_FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems_(2006)_-_DDU一些硬體設計教學文件
標簽： Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Cir FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems cuits 2006
上傳時間： 2013-08-20
上傳用戶：lchjng
Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵，是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式，通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計，使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難，目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1）學習模式——決定權重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個神經元j、i間的權重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數 ap(s)：第p個模式的第s個要素（-1或1） wij：第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時，wij=0，即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經元輸出值的初始化 想起時，一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素（-1或1） 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值，其中，0意味t=0。 反復部分：對各神經元，計算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f（）--Sgn（） θi—神經元i發火閾值 反復進行，直到各個神經元的輸出不再變化。
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
